基于无人机视频的车辆检测与评价指标研究

发布时间：2019-03-03 00:19

【摘要】：无人机视频车辆检测的准确性和稳定性对提取交通信息至关重要。研究专门应用于无人机视频的车辆检测算法,通过对比分析现有车辆检测算法实验结果,结合对称差分能够有效分离背景与目标像素的特点,引入分块建模的思想,提出了基于对称差分分块建模的背景差分法。针对无人机视频车辆检测算法评价指标缺失的现状,分析车辆检测结果,提出正检率、重检率、漏检率、错检率4个评价指标来衡量无人机视频车辆检测算法性能。实验结果表明,所提算法具有较高正检率(均值92.29%,中值100%)和稳定性(四分位距为8%)。上述算法能够在无人机视频中准确地检测车辆。
[Abstract]:The accuracy and stability of UAV video vehicle detection is very important for extracting traffic information. The vehicle detection algorithms used in UAV video are studied. By comparing and analyzing the experimental results of existing vehicle detection algorithms, combined with the characteristics that symmetric difference can effectively separate background and target pixels, the idea of block modeling is introduced. A background difference method based on symmetric difference block modeling is proposed. Aiming at the present situation of missing evaluation index of UAV video vehicle detection algorithm, this paper analyzes the result of vehicle detection, and puts forward four evaluation indexes to measure the performance of UAV video vehicle detection algorithm, namely, positive detection rate, re-check rate, miss detection rate and error detection rate. Experimental results show that the proposed algorithm has high positive detection rate (mean 92.29%, median 100%) and stability (quartile distance is 8%). The above algorithm can detect vehicles accurately in UAV video.
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室;
【基金】：重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600513) 重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(cstc2015shms-ztzx0127) 重庆交通大学自然科学研究项目(15JDKJC-A002)
【分类号】：TP391.41;U495

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本文编号：2433520